在上述文本中，提到了Python中random.seed函数及其在机器学和深厚度学中的应用。

random.seed函数的关键点：

1. 概念random.seed函数用于设置随机数生成器的种子。种子是一个初始值，用于确定随机数生成器的随机序列。
2. 参数random.seedNeng收下一个可选的参数a， 它Neng是随便哪个可哈希的对象，如整数。Ru果不给a参数，则默认用当前时候作为种子。
3. 版本version参数指定用于计算种子的哈希算法。Python 2中用HASH算法，Python 3及其以上版本中用SHA-3算法。
4. 作用的随机数序列相同，从而保证试试或模型训练的可再来一次性。

random.seed在机器学和深厚度学中的应用场景：

1. 确保试试可再来一次性在数据打乱、 模型参数初始化等操作中，用相同的种子Neng保证每次试试的后来啊一致，便于后来啊对比和复现。
2. 稳稳当当训练过程固定参数初始状态， 使稳稳当当，避免因随机初始化弄得的不可预测性。
3. 可控随机在数据增有力等操作中，用随机种子Neng控制随机性，便于调试和团队协作。
4. 神经网络权沉初始化在神经网络训练开头前，用随机种子Neng确保权沉初始化的一致性。
5. 交叉验证在交叉验证过程中，用随机种子Neng保证数据拆分的一致性。

示例代码：

python import random

random.seed

a = random.randint b = random.randint

print ` 在上述代码中， 由于设置了相同的种子`42`，每次运行dou会生成相同的随机数对。

random.seed函数在机器学和深厚度学中扮演着关键的角色，它帮研究研究人员确保试试的可再来一次性和后来啊的稳稳当当性。